全球四分之一数据中心位于水资源紧张地区

这项研究由美国化学会旗下期刊《环境科学与技术》刊载，相关研究成果于2026年10月19日通过美国化学会发布的新闻稿对外公布。研究团队建立了全球数据中心分布图，并将设施位置与当地水资源供应、城市用水、农业灌溉、制造业和发电等部门的用水需求进行对照，评估现有数据中心面临的水资源压力。

研究人员共分析了全球9347座正在运营的数据中心。结果显示，其中约25%位于每年至少有一个月出现水资源供需缺口的地区，约6%的数据中心则位于一年中大部分时间都面临水资源压力的地区。

研究的主要作者、美国卡内基科学研究所相关研究人员洛伦佐·罗萨指出，数据中心并不是建在没有其他需求的空旷地区，而是直接叠加在城市和农田原本依赖的水资源之上。随着数据中心规模扩大，其用水需求可能进一步加剧当地已经存在的供水压力。

数据中心为什么需要大量水资源？关键原因在于服务器运行时会产生大量热量。为了避免处理器、内存和其他硬件因温度过高而降低性能甚至发生故障，数据中心必须持续进行散热。部分设施采用冷却塔和蒸发冷却系统，通过水分蒸发带走热量；另一些设施则使用不同形式的液冷或空气冷却技术。

对于采用蒸发冷却的设施而言，水在散热过程中会有一部分直接蒸发，无法立即回到当地供水系统。数据中心还可能通过其他冷却方式降低用水量，但具体需求取决于服务器密度、冷却技术、气候条件以及运行负载。

与电力不同，水资源通常无法像电力那样通过远距离输电网络灵活调配。数据中心需要从附近的河流、湖泊、水库或地下含水层获得供水，而这些水源同时也是周边社区、农场和工业设施的重要依赖对象。即使数据中心拥有足够的资金，也不意味着所在地区能够无限制地提供额外水资源。

研究团队特别指出，过去人们对数据中心的能源消耗已经进行了大量统计，因为电力使用通常可以通过电表进行计量和记录。相比之下，数据中心的用水情况在不同地区的统计方法并不统一，部分地区甚至缺乏完整数据。因此，研究人员希望通过建立全球水资源压力地图，帮助政府和企业更清楚地识别数据中心扩张可能带来的水资源风险。

在全球数据中心分布方面，美国占据了相当大的比重，拥有研究统计总量的39%。这意味着，美国不仅是全球数据中心最集中的国家之一，也是未来数据中心用水压力可能进一步增加的重要地区。

研究发现，在美国，约21%的数据中心位于水资源紧张地区。美国东部拥有大量数据中心集群，其中不少地区目前的水资源压力相对较低；但在美国西部和南部的部分区域，水资源供需缺口可能持续数月，个别地区甚至在一年中的大部分时间都面临压力。

欧洲的情况则存在明显的区域差异。数据中心主要集中在北欧和中欧，这些地区总体上面临的水资源压力相对较小。不过，西班牙、意大利和希腊等南欧国家的部分地区，水资源紧张情况更为突出，一些区域每年可能有超过六个月出现水资源供需缺口。

加拿大也并非完全不受影响。研究显示，加拿大约35%的数据中心每年至少有一个月面临水资源缺口。虽然加拿大总体水资源较为丰富，但水资源分布并不均匀，人口、工业设施和数据中心集中地区的局部供水条件，与全国平均水平可能存在较大差异。

研究人员还分析了数据中心周边最主要的用水部门，以判断这些设施可能与哪些行业产生竞争。在全球范围内，约41%的数据中心位于城市和市政用水占主导地位的区域，约28%位于农业灌溉用水占主导地位的区域。

另外，约18%的数据中心所在区域以制造业用水为主要需求，约8%与发电行业的用水需求重叠。其余部分则主要涉及畜牧业和采矿业等活动。

这些数据表明，数据中心扩张带来的水资源问题并不是单纯的工业用水问题，而是涉及城市供水、农业生产、能源供应和生态系统的综合性挑战。

当数据中心与城市用水需求重叠时，居民生活、公共服务和商业活动可能面临更加激烈的水资源竞争。在农业占主导地位的地区，额外的工业用水需求则可能与灌溉用水发生冲突。至于水资源紧张是否最终导致居民限水、农作物减产或数据中心运营受限，目前还不能仅凭这项研究得出确定结论。

为了评估气候变化可能带来的影响，研究人员还利用多个全球气候模型，分析全球平均气温比1900年高出3摄氏度时，现有数据中心所在地区的水资源状况。这一情景代表未来约10至40年间可能出现的气候条件，并不意味着研究预测全球气温一定会在某个具体年份达到这一水平。

模型结果显示，在这一未来气候情景下，目前全球约33%的数据中心可能位于水资源需求超过供应的地区。换句话说，如果气候条件向研究所设定的方向发展，面临水资源压力的数据中心比例可能从目前的四分之一增加到三分之一。

美国预计将受到尤其明显的影响。由于全球39%的数据中心位于美国，未来新增的水资源压力也将有相当一部分集中在该国。研究人员认为，这一结果凸显了数据中心选址的重要性：企业在决定建设地点时，不能只考虑土地价格、电力供应、网络连接和税收优惠，还需要评估当地水资源的长期可持续性。

需要注意的是，这项研究分析的是目前已经投入运营的数据中心在不同水文和气候条件下所面临的水资源风险，并不是对未来数据中心数量或具体建设地点的预测。它也没有证明所有位于水资源紧张地区的数据中心都会发生供水中断，更没有直接量化这些设施已经给周边居民造成了多少实际损失。

研究人员强调，水资源供需缺口并不一定会迫使数据中心停止运营，因为企业可能通过购买水权、建设储水设施、采用替代水源或调整冷却方式等措施维持运行。然而，这些措施能否真正降低当地整体水资源压力，还取决于具体的供水系统、监管规则和其他用水者的需求。

研究团队认为，数据中心的长期规划需要更加重视当地水资源管理和基础设施条件。对于水资源相对充足的地区，新增数据中心可能较容易获得稳定供水；而对于本来就容易发生干旱、地下水补给不足或农业用水需求较高的地区，建设新的大型设施则需要更加谨慎。

企业还可以通过采用高效冷却系统、提高水循环利用率、使用符合要求的再生水，以及根据季节性水资源状况调整运行方式，降低对淡水的依赖。不过，这些技术方案并不存在适用于所有数据中心的统一答案。不同气候条件、服务器负载和基础设施设计，会影响各种冷却技术的实际节水效果。

随着人工智能模型越来越复杂，训练和运行模型所需的计算资源持续增长，数据中心的能源与水资源消耗也逐渐成为科技产业扩张中不可忽视的环境问题。尽管人工智能服务本身以数字形式提供，但支撑这些服务的服务器、冷却设备和电力系统都依赖现实世界的自然资源。

这项研究并不是在断言人工智能发展必然导致全球缺水，而是指出，数据中心的地理位置会影响其环境成本。相同规模的数据中心，如果分别建设在水资源充足和长期缺水的地区，对当地社会造成的潜在压力可能截然不同。

研究人员认为，未来的数据中心选址和治理需要把水资源约束纳入长期决策，而不能只关注计算能力、能源价格和网络延迟。只有同时考虑当地居民、农业、工业及生态系统的用水需求，才能更准确地判断数据中心扩张是否具备长期可持续性。

随着全球数据中心数量继续增加，水资源管理可能逐渐成为人工智能基础设施建设中的关键因素。研究所揭示的全球分布差异意味着，数据中心的未来竞争不仅是算力、芯片和电力的竞争，也将越来越受到水资源条件和地方治理能力的影响。